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基于经验小波变换和多核学习的风电功率短期预测
基于经验小波变换和多核学习的风电功率短期预测
摘要：
风电功率的短期预测对风电场的运行和调度具有重要意义。然而，由于风能的不确定性和非线性特性，风电功率的预测仍然是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于经验小波变换（EWT）和多核学习方法的风电功率短期预测模型。首先，应用EWT对风电功率时间序列进行分解，获得不同尺度的时频特征。然后，利用多核学习算法融合不同尺度的特征，建立预测模型。实验结果表明，所提出的方法能够有效地预测风电功率的短期变化，并具有较好的准确性和鲁棒性。
1.引言
随着对可再生能源的重视和需求的增长，风能作为一种清洁、可再生的能源形式得到了广泛的关注和应用。然而，由风速变化和传输损耗等因素引起的风电功率波动性使得其集成和运行变得更加复杂。在风能系统的运行和调度过程中，准确、即时地预测风电功率的变化对于优化风电场的运行以及电力系统的稳定性具有重要意义。
在过去的几十年中，短期风速和风电功率预测已经引起了研究人员的广泛关注。目前，常用的风电功率预测方法包括统计方法、数学建模方法和机器学习方法等。然而，由于风能的不确定性、非线性和非平稳特性，传统的预测方法往往无法很好地解决这些问题。
经验小波变换（EWT）是一种新兴的信号分析方法，在多尺度、非线性和非平稳信号分析中展示出了出色的性能。通过将信号分解为一系列具有不同频率范围的子信号，EWT能够提取信号中的时间-频率结构。同时，多核学习是一种能够处理高维数据和复杂关系的机器学习方法，具有较好的泛化性能和鲁棒性。
基于上述分析，本文提出了一种基于经验小波变换和多核学习方法的风电功率短期预测模型。具体地，本文的方法由以下几个步骤组成：
1）对风电功率时间序列进行EWT分解，获得不同尺度的时频特征。
2）利用多核学习算法融合不同尺度的特征，建立风电功率预测模型。
3）利用预测模型对未来一段时间的风电功率进行预测。
2.经验小波变换
经验小波变换是一种逐步分解信号的方法，它通过将信号拆分成原子函数和调整系数的组合来表示信号的时频特征。在本文中，我们将采用经验模式分解(EMD)方法来进行信号分解。EMD方法可以将信号表示为一系列称为本征模态函数(IMF)的子信号，以及一个称为残差的剩余信号。
3.多核学习
多核学习是一种通过结合多个核函数来学习复杂关系的机器学习方法。在本文中，我们将应用多核学习算法来融合不同尺度的特征，并建立风电功率预测模型。多核学习算法通过将不同的核函数组合起来，能够更好地处理高维数据和非线性关系。
4.预测模型建立
在本文中，我们将采用多核学习算法建立风电功率的预测模型。具体地，我们将利用经验小波变换得到的不同尺度的时频特征作为输入数据，将风电功率作为输出数据，通过多核学习来建立预测模型。预测模型可以用于对未来一段时间的风电功率进行预测。
5.实验结果与分析
为了评估所提出方法的性能，我们对风电功率数据进行了实验。实验结果表明，所提出的方法能够较好地预测风电功率的短期变化，并具有较好的准确性和鲁棒性。与传统的预测方法相比，所提出的方法具有更好的预测效果。
6.结论
本文提出了一种基于经验小波变换和多核学习的风电功率短期预测模型。实验证明，所提出的方法能够有效地预测风电功率的短期变化，并具有较好的准确性和鲁棒性。未来的研究可以进一步改进所提出的方法，提高预测性能，并将其应用到实际的风电场运行和调度中。